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本样例填写“这是关于文本分类的应用”。 工作流配置 按图4和表2填写工作流配置。 图4 工作流配置 表2 工作流配置参数说明 参数 说明 推荐填写 所属行业 单击,选择应用所属行业。 本样例选择“通用”。 选择工作流 选择开发应用的预置工作流。 本样例选择“通用文本分类工作流”。 资源配置 按图5和表3填写资源配置。
中的识别区文字。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并已训练,详情请见训练分类器。 进入评估应用页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台,默认进入“应用开发>工作台”页面。在“我的应用”页签下,选择应用并单击操作列的“查看”,进
准备数据 在使用通用图像分类工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计图像分类标签 首先使用的数据需要考虑好分类的标签类型,即希望识别出图片中的一种结果。例如对天气现象图片进行分类时,标签可以以“snow”(雪)、“rainy”(雨)等作为分类的类别。
视觉套件(使用零售商品识别工作流开发应用) ModelArts Pro的视觉套件提供了零售商品识别工作流,自主构建高精度的商品识别算法,帮助提高商品新品上线效率,提升消费者体验。 本章节介绍如何使用视觉套件中的零售商品识别工作流开发应用,以蛋糕店的蛋糕商品为样例,通过上传训练数据
确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行文字识别和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,并框选
商品分类应用,此应用用于识别自己所上传的商品图片,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。 操作步骤 在“服务部
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型交并比和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并已执行完“数据标注”步骤,详情请见标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。 在“参数配置”填写
一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 “整体评估”左侧显示当
准备数据 在使用通用实体抽取工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计实体标签 首先需要确定好文本实体的标签,即希望抽取出文本的一种结果。例如“时间”、“地点”、“人物”等。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,且编码格式为“UTF-8”格式,文件大小不能超过8MB。
一些常用的指标,如准确率、召回率等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 整体评估 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行整体评估。 图1 模型评估 “模型
一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。
您可以创建新的字段类型。 前提条件 已在文字识别套件控制台选择“多模板分类工作流”新建应用,详情请见新建应用。 操作步骤 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。 在“我的应用”页签下,选择应用并单击“操作”列的“查看”。 进入“应用资产”页面。
上传模板图片 在使用单模板工作流开发应用之前,必须要明确文字识别的模板类型,明确以哪张图片作为模板训练文字识别模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传某一格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取同格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。
模型准备完成后,您可以部署服务,开发属于自己的实体抽取应用,用于从文本中抽取实体,也可直接调用对应的API。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并评估模型,详情请见评估模型。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。 如果部署服务使用专属
训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时
标注数据页面,针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。 由于零售商品工作流标注数据时需要勾勒出商品形状,必须使用多边形标注框标注数据。 父主题: 零售商品识别工作流
查。针对标注错误的数据修改标注。 第二相面积含量测定工作流标注数据时必须使用多边形标注框标注数据。 后续操作 单击右下角的“下一步”,进入应用开发的“模型训练”步骤,详细操作指引请参见标注数据。 父主题: 第二相面积含量测定工作流
一些常用的指标,如精准率、召回率、F1值等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“热轧钢板表面缺陷检测工作流”新建应用,并训练模型,详情请见训练模型。 评估模型 在“模型评估”页面,您可以针对当前版本的模型进行模型评估,查看评估参数对比和详细评估,也可以模拟在线测试。
准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练的数据,上传至OBS服务中。 设计钢板标签 首先需要考虑好热轧钢板表面缺陷的类型标签,即能识别出热轧钢板表面的缺陷类型。例如以“scratch”、“scar”、“pit”等作为热轧钢板表面缺陷的类型。
定的专属应用,此应用用于测定第二相面积含量,也可以直接调用对应的API和SDK识别。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,并评估模型,详情请见部署服务。 由于部署服务涉及ModelArts功能,需消耗资源,要确保账户未欠费。 操作步骤 在“服务部